ChatGPT từ lâu đã là công cụ AI quen thuộc của nhiều người dùng, nhưng đôi khi, nó vẫn chưa thực sự đáp ứng được mọi kỳ vọng. DeepSeek đang nhanh chóng khẳng định mình là một mô hình AI mạnh mẽ, có khả năng cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT—và thậm chí vượt trội hơn trong một số tác vụ chuyên biệt. Với vai trò là một chuyên gia tại thuthuatmobile.net, chúng tôi sẽ đi sâu phân tích những lĩnh vực mà DeepSeek có thể trở thành lựa chọn ưu việt hơn so với đối thủ lớn của mình.
4. Khả Năng Giải Quyết Vấn Đề Toán Học Vượt Trội
Các chatbot AI như DeepSeek và ChatGPT đã trở thành nền tảng phổ biến cho những ai tìm kiếm sự hỗ trợ trong việc giải quyết các bài toán. DeepSeek sử dụng mô hình R1 tiên tiến cho các tác vụ suy luận, trong khi ChatGPT cung cấp mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) cho người dùng miễn phí và o3-mini (cấp độ cao) cho người dùng gói Plus, với giới hạn tối đa 50 câu lệnh mỗi ngày.
Sau khi thử nghiệm hàng chục bài toán GMAT (Graduate Management Admission Test) khó trên cả DeepSeek và ChatGPT (phiên bản miễn phí), cả hai mô hình đều đưa ra câu trả lời chính xác cho tất cả các bài toán. Mặc dù đây không phải là một bài kiểm tra quá rộng rãi, có thể nói rằng cả hai mô hình đều đủ tốt để giải quyết các bài toán thông thường, và bạn sẽ khó có thể tìm thấy một bài toán mà cả hai đều không thể trả lời.
DeepSeek hiển thị lời giải chi tiết cho bài toán toán học phức tạp, minh họa khả năng suy luận mạnh mẽ của AI trong lĩnh vực số học.
Tuy nhiên, tôi vẫn ưu tiên sử dụng DeepSeek hơn ChatGPT vì nó đạt điểm cao hơn trong cả hai điểm chuẩn AIME Math 2024 và Codeforces. Khả năng “chuỗi suy nghĩ” (chain-of-thought) của DeepSeek cũng cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về cách giải quyết vấn đề, giúp tôi hiểu rõ hơn và tự học cách giải quyết các vấn đề tương tự trong tương lai. Đối với người dùng ChatGPT Plus, DeepSeek vẫn có thể là một lựa chọn tốt hơn vì nó không tiêu tốn hạn mức câu lệnh o3-mini (cao), cung cấp “chuỗi suy nghĩ” tốt hơn và có khả năng giải quyết hầu hết các vấn đề toán học của bạn, trừ khi đó là các bài toán lý thuyết thuần túy.
3. Hiệu Quả Vượt Trội Trong Tạo Mã Và Gỡ Lỗi
Lập trình và gỡ lỗi là hai ứng dụng phổ biến khác mà DeepSeek và ChatGPT được sử dụng. Như đã đề cập, mô hình R1 của DeepSeek đạt điểm cao hơn các mô hình o3-mini (cấp độ thấp/trung bình) của OpenAI trong điểm chuẩn Codeforces, đây đã là một lý do chính đáng để sử dụng DeepSeek thay vì ChatGPT.
Để thấy rõ điều này trong thực tế, tôi đã yêu cầu cả hai chatbot viết một trò chơi Rắn (snake game) với HTML5, CSS và JavaScript. Sau một vài câu lệnh bổ sung để xử lý lỗi, cuối cùng tôi đã có thể khiến cả hai chatbot tạo ra một trò chơi Rắn hoạt động hoàn chỉnh.
Giao diện DeepSeek hiển thị mã nguồn game Rắn (Snake game) được tạo bằng HTML5, CSS và JavaScript, chứng minh hiệu quả của AI trong việc tạo và gỡ lỗi code.
Điều tôi nhận thấy là DeepSeek yêu cầu ít câu lệnh hơn một chút để khắc phục sự cố. Tuy nhiên, điều này không thực sự chứng minh nhiều vì tôi cũng đã làm cho trò chơi Rắn của ChatGPT hoạt động hoàn hảo chỉ sau hai câu lệnh nữa. Điều thực sự tạo nên sự khác biệt là trò chơi Rắn của DeepSeek được trau chuốt hơn và có nhiều tính năng hơn so với bản từ ChatGPT.
Vì vậy, mặc dù cả hai mô hình AI đều đạt điểm khá cân bằng trong các điểm chuẩn, mô hình R1 của DeepSeek dường như cung cấp sự “hướng dẫn” nhiều hơn, theo cách mà nó nghĩ người dùng muốn đoạn mã đó trông như thế nào. Một số người có thể thích ChatGPT hơn vì lý do đó, nhưng tôi cho rằng hầu hết những người tạo mã bằng chatbot có thể là sinh viên và kỹ sư mới ra trường đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Do đó, việc cung cấp các tính năng bổ sung mà bạn thường thấy trong các đoạn mã tương tự sẽ là một điểm cộng lớn và là lý do chính đáng để tiếp tục sử dụng DeepSeek.
2. DeepSeek Dẫn Đầu Trong Phân Tích Dữ Liệu
Sức mạnh của DeepSeek trong phân tích dữ liệu đến từ việc sử dụng kiến trúc mô hình Mixture of Experts (MoE). Thiết kế này cho phép mô hình phân bổ động các tập hợp con cụ thể của các tham số (“chuyên gia”) cho các tác vụ khác nhau, tối ưu hóa tài nguyên tính toán và nâng cao hiệu quả xử lý. Cấu trúc như vậy cho phép DeepSeek xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Trong ví dụ này, tôi đã cung cấp cho cả DeepSeek và ChatGPT một tệp dữ liệu hạt giống (seed file) mà tôi dùng để điền vào cơ sở dữ liệu cho việc kiểm thử phần phụ trợ (backends). Sau đó, tôi yêu cầu cả hai chatbot phân tích các xu hướng tiềm năng dựa trên tệp tôi đã cung cấp. DeepSeek đã có thể cung cấp cho tôi những thông tin chi tiết có giá trị như phân bổ giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và gần đây, mức độ phổ biến của bộ sưu tập, v.v.
DeepSeek cung cấp phân tích dữ liệu chuyên sâu từ một tập tin đầu vào, hiển thị các insights về phân phối giá và mức tồn kho, tối ưu hóa quá trình ra quyết định kinh doanh.
Ngược lại, ChatGPT dường như quan tâm nhiều hơn đến chất lượng thông tin trong tệp. Sau đó, nó tiến hành đưa ra lời khuyên về cách thực hiện phân tích dữ liệu thay vì thực sự thực hiện việc phân tích. Tôi thậm chí đã thử vài lần yêu cầu nó tìm các xu hướng trong phân bổ giá, mức tồn kho, hoạt động cao điểm và hoạt động gần đây (những xu hướng mà DeepSeek đã tìm thấy), nhưng liên tục nhận được hướng dẫn thay vì kết quả. Đây chính là lúc việc tìm kiếm công cụ AI phù hợp với công việc thực sự phát huy tác dụng. Mặc dù các mô hình o3-mini miễn phí của ChatGPT có thể tốt hơn trong các công việc hội thoại và sáng tạo, mô hình R1 của DeepSeek đã được chuyên biệt hóa cho các khối lượng công việc phân tích.
1. Xử Lý Dữ Liệu Có Cấu Trúc: Điểm Mạnh Thực Sự Của DeepSeek
Hiệu quả của DeepSeek trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc giúp nó nổi bật so với các mô hình AI tổng quát như ChatGPT. Dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như tệp JSON, XML và các mục nhập cơ sở dữ liệu, đòi hỏi việc phân tích và diễn giải chính xác.
Mặc dù DeepSeek có điểm số thấp hơn trong các điểm chuẩn GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), điều đó không thực sự quan trọng bằng khả năng thực hiện logic và suy luận của DeepSeek, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc. Trong thử nghiệm này, tôi đã cung cấp cho cả hai chatbot một cơ sở dữ liệu bị cấu hình sai để chúng xử lý và tổ chức lại một cách hợp lý.
DeepSeek xử lý hiệu quả một cơ sở dữ liệu có cấu trúc bị lỗi, trình bày dữ liệu đầu vào và các thao tác điều chỉnh để khôi phục tính toàn vẹn của thông tin.
DeepSeek đã cung cấp cho tôi kết quả dưới dạng bảng, chính xác là những gì cơ sở dữ liệu đáng lẽ phải trông như vậy, trong khi ChatGPT dường như gặp khó khăn và chỉ đưa cho tôi phần danh mục của cơ sở dữ liệu và quên mất mọi thứ khác.
Kết quả đầu ra từ DeepSeek sau khi xử lý dữ liệu có cấu trúc, hiển thị dữ liệu được định dạng lại thành bảng rõ ràng, tối ưu hóa cho phân tích và sử dụng.
Mặc dù tôi tin rằng với một vài câu lệnh nữa, tôi cuối cùng có thể khiến ChatGPT hoạt động trong việc định dạng và tổ chức một cơ sở dữ liệu nhỏ, thử nghiệm này cho thấy DeepSeek đã hiểu nhiệm vụ ngay từ lần thử đầu tiên, giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức trong việc cố gắng xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nhìn chung, “chuỗi suy nghĩ” sâu (deep chain of thoughts) và kiến trúc MoE của DeepSeek làm cho nó nổi bật so với tất cả các lựa chọn thay thế ChatGPT hiện có.
DeepSeek thể hiện rõ những điểm mạnh cốt lõi trong khả năng suy luận và xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác cao. Mặc dù nó có thể không phải là lựa chọn tối ưu cho công việc sáng tạo hay các cuộc trò chuyện tổng quát, nhưng với các khả năng toán học nâng cao, hỗ trợ lập trình vượt trội, phân tích dữ liệu hiệu quả và xử lý dữ liệu có cấu trúc, DeepSeek đang trở thành công cụ AI không thể thiếu cho các tác vụ chuyên biệt này. Hãy cân nhắc DeepSeek trong kho công cụ AI của bạn để tối ưu hóa hiệu suất làm việc.
